Pembelajaran Mesin atau Kecerdasan Buatan – Menuju AI — Publikasi AI dan Teknologi Terkemuka di Dunia

Pengarang: Gaurav Sharma

Ilmu Data

Gambar oleh: javapoint

Ketika kita memikirkan masa depan AI, kita dapat membayangkan robot yang sangat canggih yang dapat meniru manusia dengan sangat efektif sehingga tidak dapat dibedakan dari manusia. Benar, kapasitas kecerdasan buatan untuk mempelajari, memproses, dan mengevaluasi data dengan cepat untuk membuat pilihan adalah atribut yang signifikan.

Namun, apa yang kebanyakan dari kita anggap sebagai AI sebenarnya adalah subdisiplin yang dikenal sebagai pembelajaran mesin. Kecerdasan buatan telah menjadi ungkapan yang mencakup berbagai bidang algoritmik dalam matematika dan ilmu komputer. Ada beberapa perbedaan penting di antara mereka yang harus dipahami untuk mengoptimalkan potensi pertumbuhan mereka.

Para ahli mengantisipasi bahwa investasi dalam AI akan terus meningkat, seperti halnya penggunaan AI sebagai platform Layanan, yang akan membuat algoritme pembelajaran mesin lebih mudah diakses oleh pengguna tanpa pengetahuan teknis yang canggih. Oleh karena itu, penting untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana teknologi ini berfungsi dan bagaimana mereka dapat digunakan untuk meningkatkan masa depan ilmu data.

Singkatnya, kecerdasan buatan (AI) adalah bidang atau kelas teknologi yang bertujuan untuk mensimulasikan kecerdasan manusia dalam robot. Pembelajaran mesin, di sisi lain, adalah cabang ilmu komputer yang mengajarkan komputer untuk belajar dari data sebelumnya.

Pengenalan wajah, pengenalan ucapan, dan deteksi anomali adalah contoh AI yang termasuk dalam kategori pembelajaran mendalam dan pembelajaran penguatan dari pembelajaran mesin. Komputer dilatih untuk memahami pola di berbagai bidang sehingga pada akhirnya dapat menjalankan tugas seperti pengenalan dan klasifikasi tanpa memerlukan keterlibatan manusia.

Kemajuan berkelanjutan dari pembelajaran penguatan mungkin menjadi kunci untuk membuka kunci generasi AI berikutnya. Algoritme pembelajaran penguatan belajar dengan coba-coba, sedangkan program pembelajaran mesin standar belajar dari data historis. RL dapat dilihat sebagai teknik pembelajaran “dewasa” yang mampu mengoptimalkan, atau memaksimalkan atau meminimalkan hasil tertentu.

Sebuah program terdiri dari serangkaian kegiatan, yang masing-masing dipandu oleh hasil terbaik dari yang sebelumnya. Proses coba-coba ini membutuhkan waktu, tetapi teknologi terus berkembang. Kami dapat mengantisipasi algoritma pembelajaran penguatan yang beroperasi pada tingkat yang memberikan hasil yang efisien jauh lebih cepat di masa depan.

Meskipun kekhawatiran AI nakal dibesar-besarkan, AI dan pembelajaran mesin, seperti teknologi apa pun, memiliki konsekuensi dan keterbatasan. Namun, teknologi ini dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi bisnis dengan memungkinkan mereka untuk mengatur dan menganalisis data dengan cara baru.

MANFAAT KECERDASAN BUATAN DAN PEMBELAJARAN MESIN

Berikut ini adalah beberapa keunggulan AI dan pembelajaran mesin:

KEAMANAN

Di ranah keamanan siber, pembelajaran mesin menjadi penting untuk mengidentifikasi kemungkinan dan bahaya. Algoritme pembelajaran mesin dapat membantu dalam perlindungan data sensitif dan pengoperasian arsitektur keamanan yang mulus. Pengujian Keamanan Aplikasi Dinamis (DAST), alat yang terhubung dengan aplikasi online untuk menemukan potensi kelemahan keamanan dalam aplikasi dan arsitektur yang mendasarinya, adalah contoh yang sangat baik dari ML di dunia maya.

“DAST adalah semacam pengujian aplikasi kotak hitam yang dapat menguji aplikasi saat sedang berjalan,” kata analis keamanan Cloud Defense. Anda tidak memerlukan akses kode sumber untuk mengidentifikasi kerentanan saat menggunakan DAST untuk menguji aplikasi. Jika dependensi proyek Anda dipengaruhi oleh kerentanan yang baru dilaporkan, Anda akan diberi tahu.” Akibatnya, deteksi kerentanan menjadi lebih efisien dan menyeluruh daripada sebelumnya.

Manusia dapat bertindak dan mengatasi masalah setelah pemindai menemukan kerentanan. Program ML, sebagai “pintar” seperti komputer, tidak memiliki intuisi; sebaliknya, mereka membuat penilaian berdasarkan kriteria yang kaku dan data pembelajaran. Akibatnya, seorang profesional TI masih harus memverifikasi pemindaian saat selesai untuk memastikan manfaat maksimal.

LOGISTIK DALAM BISNIS

Banyak alat dan aplikasi bisnis telah dikembangkan sebagai hasil dari kemampuan program komputer untuk memahami, mengatur, dan menganalisis datanya sendiri. Pembelajaran Mesin dapat membantu orang-orang dengan perkiraan pasar, kebiasaan konsumen, dan demografi target, untuk menyebutkan beberapa bidang analisis.

Algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan secara internal untuk mengidentifikasi kesalahan manual, meningkatkan kecepatan dan akurasi, serta menyederhanakan prosedur perusahaan. Selain itu, karena popularitas Big Data, analisis pemasaran berbasis AI merupakan persyaratan bagi bisnis yang ingin mengoptimalkan kemampuan analisis data mereka.

JAMINAN KEPADA PELANGGAN

Semakin banyak organisasi yang bertanya pada diri sendiri bagaimana menggunakan data konsumen secara efektif karena opsi penyimpanan data cloud meningkatkan produktivitas dan aksesibilitas. Analisis bertenaga AI tumbuh lebih akurat karena lebih banyak data dikumpulkan, dan inisiatif pemasaran B2B akan mendapat untung dari informasi yang dikumpulkan dari waktu ke waktu.

Dengan kecepatan yang meningkat, kami mungkin berharap untuk melihat interaksi konsumen dan deteksi preferensi yang disesuaikan. Analisis prediktif berbasis AI akan menawarkan bisnis yang paham teknologi keunggulan kompetitif yang tidak salah lagi.

RISIKO KECERDASAN BUATAN DAN PEMBELAJARAN MESIN

Berikut ini adalah beberapa bahaya AI dan machine learning:

MITOS MESIN SENTIENT

Kekaguman pada kecepatan dan kreativitas AI sering kali disertai dengan rasa takut. Tokoh besar seperti Stephen Hawking, Elon Musk, dan Bill Gates semuanya telah memperingatkan tentang bahaya AI jika manusia tidak menanganinya dengan benar. Ketakutan bahwa komputer suatu hari akan mengembangkan otak mereka sendiri telah dikipasi oleh literatur dan film populer. Beberapa orang khawatir bahwa sistem AI yang berbahaya, seperti senjata otonom, akan jatuh ke tangan yang salah. Ketakutan ini tidak sepenuhnya tidak berdasar.

Misalnya, dua pemilihan presiden AS terbaru menunjukkan betapa efisiennya algoritme penambangan data dalam menargetkan pengguna media sosial, serta dampak campur tangan dengan teknologi.

Namun, intervensi ini tidak dilakukan oleh robot yang hidup; mereka dibuat oleh individu yang menggunakan teknologi modern untuk tujuan yang meragukan. Kenyamanan dan keluasan otomatisasi menjadikannya kehadiran yang kuat dalam kehidupan kita sehari-hari, dan itu, seperti hal lainnya, harus diatur melalui undang-undang dan etika.

OTORITAS BURUK

Masalah lain yang perlu diperhatikan adalah keamanan siber. Serangan siber semakin canggih dan kreatif. Malware berbasis AI mirip dengan kecerdasan buatan lainnya. AI juga mencari cara untuk menangani solusi keamanan siber berbasis AI. Kita memasuki era di mana keamanan siber mungkin menjadi pertarungan antara komputer yang baik dan komputer yang buruk. Untungnya, algoritme pembelajaran mesin mahir dalam mendeteksi anomali. Untuk mengimbangi aktor jahat, pakar keamanan siber harus terus berinovasi.

ILMU DATA DI MASA DEPAN

Mekanisme pembelajaran kini menjadi sumber keterbatasan kecerdasan buatan. Mesin belajar secara bertahap, mendasarkan penilaian masa depan pada data sebelumnya untuk menghasilkan hasil tertentu. Manusia, di sisi lain, dapat bernalar secara abstrak, menggunakan konteks, dan melupakan data yang tidak lagi berguna.

Akibatnya, algoritme pembelajaran mesin di masa mendatang mungkin juga dapat melakukan penghentian pembelajaran mesin, terutama untuk aset digital seperti data keuangan dan pribadi. Ini mungkin langkah selanjutnya dalam meningkatkan keamanan AI dan mengurangi beberapa bahayanya.

Kemajuan dalam kecerdasan buatan akan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap masa depan ilmu data, meskipun robot masih belum sepenuhnya “cerdas” dalam arti manusia memikirkan kecerdasan. Meskipun komputer dapat mengungguli orang dalam hal kecepatan pemrosesan, kami belum mengembangkan perangkat lunak yang dapat mereplikasi bakat kreatif dan logis kami. Mesin adalah aset yang berharga, tetapi tetap hanya pelengkap kreativitas manusia.

Pembelajaran mendalam dan pembelajaran penguatan diharapkan melihat kemajuan dalam AI saat kami semakin dekat untuk membuat fiksi ilmiah menjadi kenyataan. Ketika berbicara tentang kecerdasan buatan, ini adalah beberapa topik yang harus diperhatikan.

Masa Depan Ilmu Data: Pembelajaran Mesin atau Kecerdasan Buatan awalnya diterbitkan di Towards AI on Medium, di mana orang-orang melanjutkan percakapan dengan menyoroti dan menanggapi cerita ini.

Diterbitkan melalui Menuju AI